Desenvolvimento de uma ferramenta automatizada para a geração de laudos médicos utilizando a API do GPT
Resumo
O Aprendizado de Máquina é um subcampo da IA focado no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que computadores aprendam a partir de experiências, fazendo previsões ou tomando decisões sem serem explicitamente programados para tarefas específicas. Ele desempenha um papel essencial na IA Generativa, permitindo que modelos, como o GPT, sejam treinados com grandes volumes de dados para gerar texto de maneira coerente e precisa. A capacidade de aprender e replicar padrões complexos torna esses modelos ideais para aplicações que exigem alto grau de precisão e consistência, como a geração de laudos médicos. Com o avanço das tecnologias em equipamentos de diagnóstico por imagem (como Raio-X, Ecografia, Tomografia e Ressonância Magnética), o número de exames de imagem por paciente aumentou significativamente, levando a uma sobrecarga dos profissionais responsáveis pela análise das imagens e elaboração dos laudos. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma ferramenta para automatizar o processo de elaboração de laudos, de modo que os profissionais se concentrem apenas na análise dos exames de imagem. A ferramenta foi desenvolvida utilizando a arquitetura Backend For Frontend. O Backend foi implementado na linguagem de programação Python, sendo responsável por chamar a API do GPT para a geração dos laudos e por transformar áudio em texto, caso o médico opte por fornecer entradas por meio de áudio. O Frontend é responsável pela interface e interação com o usuário, executando-se em um navegador web acessível em qualquer dispositivo, seja Desktop ou Mobile, e foi desenvolvido com HTML5, CSS3 e JavaScript. Para os testes, foi disponibilizado ao médico radiologista um link de acesso à plataforma. Assim, o profissional teve liberdade para utilizar, analisar e avaliar o funcionamento do sistema. [resumo fornecido pelo autor]